鑫元基金刘宇涛与兴业证券郑兆磊深度对话：量化投资策略与风险控制全解析

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量化投资正逐渐成为重要的投资手段，影响力在国内外市场逐渐增强。无论是海外市场还是A股市场，都能看到它的活跃身影，引起了投资界的广泛关注。这种投资方法正处于发展的高峰期，很多人对其抱有很高的期望，但也有人对它的风险控制能力表示怀疑。

量化投资兴起背景

全球量化投资热潮并非巧合。观察海外市场，金融市场越趋复杂，迫切需要更精准的投资手段，于是量化投资应运而生。过去数十年，相关技术和理论持续进步。国内方面，金融市场近年逐渐成熟并放宽限制，对高效投资的需求日益增长。比如，近年来我国量化投资机构如雨后春笋般涌现。从时间维度来看，这一变化始于21世纪，伴随金融科技的发展逐步显现。从人才构成来看，越来越多的具有理工科背景的专业人才开始投身这一领域。

在数据领域，众多交易信息的累积，为量化投资提供了丰富的资料。比如，互联网上的大数据，使得量化投资能够深入挖掘更多信息。

量化投资现状

全球量化投资规模持续扩大。归国人才带回的海外先进经验，改善了我国量化投资环境。观察我国A股市场，量化投资的影响力日益增强。以基金产品为例，相关基金发行量显著上升，自2015年以来，增长幅度十分显著。资金流向方面，越来越多的资金涌入量化投资领域。

在量化投资领域，我们可以看到，既有由传统大型金融机构设立的量化投资部门，也有新成立的专注于量化投资的独立公司。具体到地域分布，上海、深圳等城市成为众多量化投资机构的集中地，这主要是因为这些地区金融资源充沛，人才素质较高。

选股标准与策略

在选股过程中，许多量化投资策略持有自己特有的评判准则。其中，部分策略会以企业的财务数据为基础，比如挑选净资产收益率（ROE）较高的公司。比如，某个量化投资产品就将ROE超过15%的企业纳入初步筛选范围。

在策略层面，量化投资倾向于运用多因素加权分析，比如将市值、估值等因素纳入量化研究。比如，若A公司的市值较大而估值偏低，在部分量化股票筛选策略中，它可能会获得较高的评价。这一结论源于量化投资企业对数据的量化处理和规则设定，同时还会根据市场状况进行持续的细微调整。

风险控制的优劣

量化投资在风险管控上，既有其独特的长处，也存在不足。比如，在构建投资组合方面，量化模型表现出色，它能快速解析股票间的相互关系，从而形成一个较为平衡的投资组合。

然而，它也存在不足之处。在市场遭遇极端状况时，量化投资策略可能会因自身限制而失效。以2008年的金融危机为例，部分量化投资策略就遭遇了失败。原因在于，这些量化模型是依据历史数据建立的，对于一些突发事件的冲击难以做出精准预测。

AI发展下量化投资

AI技术的进步为量化投资提供了众多帮助。举例来说，面对庞大的数据量，AI可以迅速发现其中的交易机遇。许多量化投资产品就是通过AI算法来分析每天成千上万笔交易数据。

基本面分析的重要性不容小觑。以贵州茅台为例，它的品牌价值等优势并非AI分析就能全面揭示。投资者需关注财务报表、行业走向等基础信息，这样才能作出更明智的决策。

对普通投资者的建议

理解量化投资对一般投资者来说可能比较复杂。不过，投资者可以先从简单的量化投资产品开始尝试。比如，可以选择那些业绩表现稳定、投资策略较为清晰的量化基金。

遇到量化投资的繁复规则，切勿随意效仿他人。若对权益市场抱有信心，先弄清自己的投资目标，再考虑是否投身量化基金。是追求短期的高回报，还是看重长期的稳定收益，这些问题都要想清楚。

你对量化投资感兴趣吗？有没有想过把一部分资金投资于这类产品？如果你在这方面有过投资经验，不妨在评论区告诉我们。期待大家点赞并转发这篇文章。

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